Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 19 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Espanhol, Chinês (simplificado)

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Aprox. 19 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês, Espanhol, Chinês (simplificado)

oferecido por

Logotipo de Universidade Yonsei

Universidade Yonsei

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

3 horas para concluir
4 vídeos (Total 53 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9min
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15min
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13min
1 leituras
What is Text Mining?10min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Text Preprocessing

3 horas para concluir
5 vídeos (Total 67 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
2.2 What is text mining?10min
2.3 Description of preprocessing techniques11min
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20min
2.5 How-to-do: N-Grams14min
1 leituras
Text Preprocessing10min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Text Analysis Techniques

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 62 mín.), 2 leituras, 1 teste
6 videos
3.2 Explanations of named entity recognition11min
3.3 Explanations of dependency parsing8min
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14min
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6min
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9min
2 leituras
Stemming and Lemmatization10min
Named Entity Recognition10min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Term Weighting and Document Classification

3 horas para concluir
5 vídeos (Total 52 mín.), 2 leituras, 1 teste
5 videos
4.2 Explanations of document classification11min
4.3 Explanations of sentiment analysis9min
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10min
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11min
2 leituras
Text Classification10min
TF-IDF10min

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.